Novel and Transgressive Salinity Tolerance in Recombinant Inbred Lines of Rice Created by Physiological Coupling-Uncoupling and Network Rewiring Effects
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of transgressive segregation, where a small minority of recombinants are outliers relative to the range of parental phenotypes, is commonly observed in plant breeding populations. While this phenomenon has been attributed to complementation and epistatic effects, the physiological and developmental synergism involved have not been fully illuminated by the QTL mapping approach alone, especially for stress-adaptive traits involving highly complex interactions. By systems-level profiling of the IR29 × Pokkali recombinant inbred population of rice, we addressed the hypothesis that novel salinity tolerance phenotypes are created by reconfigured physiological networks due to positive or negative coupling-uncoupling of developmental and physiological attributes of each parent. Real-time growth and hyperspectral profiling distinguished the transgressive individuals in terms of stress penalty to growth. Non-parental network signatures that led to either optimal or non-optimal integration of developmental with stress-related mechanisms were evident at the macro-physiological, biochemical, metabolic, and transcriptomic levels. Large positive net gain in super-tolerant progeny was due to ideal complementation of beneficial traits while shedding antagonistic traits. Super-sensitivity was explained by the stacking of multiple antagonistic traits and loss of major beneficial traits. The synergism uncovered by the phenomics approach in this study supports the modern views of the Omnigenic Theory, emphasizing the synergy or lack thereof between core and peripheral components. This study also supports a breeding paradigm rooted on genomic modeling from multi-dimensional genetic, physiological, and phenotypic profiles to create novel adaptive traits for new crop varieties of the 21st century.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».